IA soberana para organizaciones reguladas: Control de datos, modelos y entornos de inferencia

Fundamentos de la IA soberana

• Qué significa la IA soberana en organizaciones reguladas.
• Impulsores comerciales, legales y operativos.
• Áreas de control clave: datos, modelos, infraestructura y operaciones.

Requisitos normativos y mapeo de riesgos

• Residencia de datos, privacidad y obligaciones específicas del sector.
• Mapeo de datos sensibles a casos de uso de IA.
• Identificación de riesgos transfronterizos, de registros (logging) y exposición a terceros.

Gobernanza de datos, consultas (prompts) y registros

• Gobernanza de consultas y límites de uso aceptable.
• Políticas de generación de registros para consultas, respuestas y metadatos.
• Prácticas de retención, ofuscación (redaction), enmascaramiento y control de acceso.
• Ejercicio: revisión de un flujo de datos de IA para identificar lagunas en la gobernanza.

Opciones de alojamiento de modelos y entornos de inferencia

• Opciones de implementación: API pública, nube privada, on-premise e híbrida.
• Factores para decidir dónde deben ejecutarse los modelos.
• Compensaciones entre control, seguridad, costos y propiedad operacional.

Dependencia de proveedores y portabilidad

• Patrones comunes de dependencia (lock-in) en modelos, herramientas y plataformas.
• Portabilidad mediante arquitectura modular, interfaces abiertas y contratos claros.
• Ejercicio: evaluación de un proveedor frente a criterios de soberanía.

Modelo de gobernanza y planificación de acciones

• Roles y responsabilidades entre TI, seguridad, legal y cumplimiento normativo.
• Flujos de aprobación para casos de uso, modelos y cambios operativos.
• Expectativas de auditoría, monitoreo y respuesta a incidentes.
• Elaboración de una hoja de ruta práctica de IA soberana y próximos pasos.